响应式编程将成主流？啥是响应式编程？
一、响应式编程解决什么问题？
Spring framework 5 最大的变化就是引入了响应式编程（Reactive Programming）。
Spring 为啥要引入这个特性？
八个字：“逆水行舟，不进则废”!
在2009 年，微软提出了响应式编程，旨在应对高并发服务器端开发场景。随后各语言很快跟进，都拥有了属于自己的响应式编程实现，比如Go、Node 等新语言。Java 作为服务器端开发语言老大的地位受到了不小的挑战，后有追兵，不得不进化啊。
所以，响应式编程的初心，就是去满足高并发下的服务器端开发任务。
二、Java的响应式编程原理
Java的响应式编程是借助Mina 和Netty 这样的NIO 框架。
说到NIO，可以参考：什么是阻塞和非阻塞？什么是同步和异步？什么是BIO、NIO、AIO？
鉴于以上的NIO知识，简单地说：
当我们调用socket.read()、socket.write()这类阻塞函数的时候，这类函数不能立即返回，也无法中断，需要等待socket可读或者可写，才会返回，因此一个线程只能处理一个请求。在这等待的过程中，cpu并不干活，（即阻塞住了），那么cpu的资源就没有很好地利用起来。因此对于这种情况，我们使用多线程来提高cpu资源的利用率：在等待的这段时间，就可以切换到别的线程去处理事件，直到socket可读或可写了，通过中断信号通知cpu，再切换回来继续处理数据。例如线程A正在等待socket可读，而线程B已经就绪了，那么就可以先切换到线程B去处理。虽然上下文切换也会花一些时间，但是远比阻塞在线程A这里空等要好。当然计算机内部实际的情况比这复杂得多。
而NIO的读写函数可以立刻返回，这就给了我们不开线程利用CPU的最好机会：如果一个连接不能读写（socket.read()返回0或者socket.write()返回0），我们可以把这件事记下来。因此只需要一个线程不断地轮询这些事件，一旦有就绪的时间，处理即可。不需要多线程。
即，阻塞型IO
- 需要多线程，即需要很大的线程池。
- 每个请求都要有一个单独的线程去处理。
非阻塞型IO
- 只需要数量非常少的线程。
- 固定的几个工作线程去处理事件。
因此，基于NIO的响应式编程就是，当你做一个带有一定延迟的才能够返回的io操作时，不会阻塞，而是立刻返回一个流，并且订阅这个流，当这个流上产生了返回数据，可以立刻得到通知并调用回调函数处理数据。
但原生的Netty技术只掌握在少数高级开发人员手中，因为它们难度较大，并不适合大部分普通开发者。不过Spring 5 给我们做了很好的封装，借助基本的几个API就能实现响应式编程。Java 领域的响应式编程库中，最有名的算是 Reactor 了。Reactor 也是 Spring 5 中反应式编程的基础，Webflux 依赖 Reactor 而构建。
Reactor 是一个基于 JVM 之上的异步应用基础库。为 Java 、Groovy 和其他 JVM 语言提供了构建基于事件和数据驱动应用的抽象库。Reactor 性能相当高，在最新的硬件平台上，使用无堵塞分发器每秒钟可处理 1500 万事件。
三、响应式编程模型
首先需要理解响应式编程的基本模型，如上。
Flux 和 Mono
Reactor 中的发布者（Publisher）由Flux和Mono两个类定义，它们都提供了丰富的操作符（operator）。一个Flux对象代表一个包含N个元素的响应式序列，元素可以是普通对象、数据库查询的结果、http响应体，甚至是异常。Mono 表示的是包含 0 或者 1 个元素的异步序列。该序列中同样可以包含与 Flux 相同的三种类型的消息通知。Flux 和 Mono 之间可以进行转换。对一个 Flux 序列进行计数操作，得到的结果是一个 Mono对象。把两个 Mono 序列合并在一起，得到的是一个 Flux 对象。上图就是一个Flux类型的数据流，Flux往流上发送了3个元素，Subscriber通过订阅这个流来接收通知。
因此，响应式编程是基于发布订阅模式的，或者是基于事件的。（这里涉及到背压的概念，背压是指订阅者能和发布者交互，可以调节发布者发布数据的速率，解决把订阅者压垮的问题。订阅者一般有request和cancel 两个方法，用于通知发布者需要数据和通知发布者不再接受数据。）
四、Spring中的响应式编程代码示例
依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.projectreactor</groupId>
<artifactId>reactor-core</artifactId>
<version>3.2.3.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.projectreactor</groupId>
<artifactId>reactor-test</artifactId>
<version>3.2.3.RELEASE</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
Flux
Flux和Mono作为“数据流”的发布者，都可以发出三种“数据信号”：元素值、错误信号、完成信号。当消息通知产生时，订阅者中对应的方法 onNext(), onComplete()和 onError()会被调用。
//创建一个流，并直接往流上发布一个值为value数据
Flux.just(value);
//通过list创建一个流，往流上依次发布list中的数据
Flux.fromIterable(list);
//创建一个流，并向流上从i开始连续发布n个数据，数据类型为Integer
Flux.range(i, n);
//创建一个流，并定时向流上发布一个数据，数据从0开始递增，数据类型为Long
Flux.interval(Duration.ofSeconds(n));
调用 just 或者其他方法只是声明数据流，数据流并没有发出，只有进行订阅之后才会触发数据流，不订阅什么都不会发生的。
Subscriber
subscriber是一个订阅者，只有非常简单的4个接口，主要是对应发布者的三种数据信号：
public interface Subscriber<T> {
void onSubscribe(Subscription var1);
//收到下一个元素值信号时的行为
void onNext(T var1);
//收到错误信号时的行为
void onError(Throwable var1);
//收到终止信号时的行为
void onComplete();
}
Subscriber必须要订阅一个Flux才能够接收通知：
flux.subscribe(
value -> handleData(value),
error -> handleError(error),
() -> handleComplete()
);
上面这个例子通过lambda表达式，定义了Subscriber分别在收到消息，收到错误，和消息流结束时的行为，当Subscriber接收到一个新数据，就会异步地执行handleData方法处理数据。
五、WebFlux 是什么？
WebFlux 模块的名称是 spring-webflux，名称中的 Flux 来源于 Reactor 中的类 Flux。Spring webflux 有一个全新的非堵塞的函数式 Reactive Web 框架，可以用来构建异步的、非堵塞的、事件驱动的服务，在伸缩性方面表现非常好。
如图所示，WebFlux 模块从上到下依次是 Router Functions、WebFlux、Reactive Streams 三个新组件。
- Router Functions 对标准的 @Controller，@RequestMapping 等的 Spring MVC 注解，提供一套 函数式风格的 API，用于创建 Router、Handler 和Filter。
- WebFlux 核心组件，协调上下游各个组件提供 响应式编程 支持。
- Reactive Streams 一种支持 背压 (Backpressure) 的 异步数据流处理标准，主流实现有 RxJava 和Reactor，Spring WebFlux 集成的是 Reactor。
默认情况下，Spring Boot 2 使用 Netty WebFlux，因为 Netty 在异步非阻塞空间中被广泛使用，Netty 是高性能的 NIO 框架，异步非阻塞的框架，异步非阻塞连接可以节省更多的资源，提供更高的响应度。值得注意的是：支持 reactive 编程的数据库只有 MongoDB, redis, Cassandra, Couchbase。
一般来说，Spring MVC 用于同步处理，Spring Webflux 用于异步处理。
SpringMVC 采用命令式编程：一行一行执行。Webflux 采用异步响应式编程，因此使用在gateway网关服务场景。
Spring Boot Webflux 有两种编程模型实现，一种类似 Spring MVC 注解方式，另一种是基于 Reactor 的响应式方式。
代码演示：
@RestController
public class HelloController {
@GetMapping("/hello")
public Mono<String> hello() {
return Mono.just("Welcome to reactive world ~");
}
}
通过上面的示例可以发现，开发模式和之前 Spring Mvc 的模式差别不是很大，只是在方法的返回值上有所区别。just() 方法可以指定序列中包含的全部元素。响应式编程的返回值必须是 Flux 或者 Mono ，前面说过两者之间可以相互转换。
@RunWith(SpringRunner.class)
@WebFluxTest(controllers = HelloController.class)
public class HelloTests {
@Autowired
WebTestClient client;
@Test
public void getHello() {
client.get().uri("/hello").exchange().expectStatus().isOk();
}
}
SpringWebflux 执行过程和 SpringMVC 相似的：SpringMVC 核心控制器 DispatchServlet；SpringWebflux 核心控制器 DispatchHandler。
Webflux 特点：
- 非阻塞式：在有限资源下，提高系统吞吐量和伸缩性，以 Reactor 为基础实现响应式编程。
- 函数式编程：Spring5 框架基于 java8，Webflux 使用 Java8 函数式编程方式实现路由请求。
六、WebClient 是什么？
WebClient是从Spring WebFlux 5.0版本开始提供的一个非阻塞的基于响应式编程的进行Http请求的客户端工具。它的响应式编程的基于Reactor的。WebClient中提供了标准Http请求方式对应的get、post、put、delete等方法，可以用来发起相应的请求。
举个完整的例子：
@Data
@AllArgsConstructor
public class User {
private String name;
private String gender;
private Integer age;
}
//用户操作接口
public interface UserService {
//根据id查用户。mono返回0-1
Mono<User> getUserById(int id);
//查询所有用户，flux返回多个
Flux<User> getAllUser();
//添加用户。mono返回0-1
Mono<Void> saveUserInfo(Mono<Void> user);
}
public class UserHandler {
private final UserService userService;
public UserHandler(UserService userService) {
this.userService = userService;
}
//根据 id 查询
public Mono<ServerResponse> getUserById(ServerRequest request) {
//获取 id 值
int userId = Integer.valueOf(request.pathVariable("id"));
//空值处理
Mono<ServerResponse> notFound = ServerResponse.notFound().build();
//调用 service 方法得到数据
Mono<User> userMono = this.userService.getUserById(userId);
//把 userMono 进行转换返回
//使用 Reactor 操作符 flatMap(对象变成流)
return userMono.flatMap(person ->
ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
.body(fromObject(person))
.switchIfEmpty(notFound));
}
//查询所有
public Mono<ServerResponse> getAllUsers() {
//调用 service 得到结果
Flux<User> users = this.userService.getAllUser();
return ServerResponse.ok().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON).body(users,User.class);
}
//添加
public Mono<ServerResponse> saveUser(ServerRequest request) {
//得到 user 对象
Mono<User> userMono = request.bodyToMono(User.class);
return ServerResponse.ok().build(this.userService.saveUserInfo(userMono));
}
}
public class Server {
//1 创建 Router 路由
public RouterFunction<ServerResponse> routingFunction(){
//创建 handler 对象
UserService userService = new UserServiceImpl();
UserHandler handler = new UserHandler(userService);
//设置路由
return RouterFunctions.route(
GET("/users/{id}").and(accept(APPLICATION_JSON)),handler::getUserById)
.andRoute(GET("/users").and(accept(APPLICATION_JSON)),handler::getAllUsers);
}
}
//2 创建服务器完成适配
public void createReactorServer() {
//路由和 handler 适配
RouterFunction<ServerResponse> route = routingFunction();
HttpHandler httpHandler = toHttpHandler(route);
ReactorHttpHandlerAdapter adapter = new
ReactorHttpHandlerAdapter(httpHandler);
//创建服务器
HttpServer httpServer = HttpServer.create();
httpServer.handle(adapter).bindNow();
}
public class WebClientTest {
public static void main(String[] args) {
WebClient webClient = WebClient.create("http://127.0.0.1:50066");
String id = "1";
User u = webClient.get().uri("/users/{id}",id)
.accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
.retrieve()
.bodyToMono(User.class)
.block();
System.out.println(u.getName());//lucy
//查询所有
Flux<User> results = webClient.get().uri("/users")
.accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
.retrieve()
.bodyToFlux(User.class);
results.map(stu -> stu.getName())
.buffer().doOnNext(System.out::println).blockFirst();
//[lucy, mary, jack]
}
}
